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近日，優(yōu)必選以年薪1500萬—1.24億元面向全球招聘“具身智能首席科學(xué)家”，再次將AI人才招聘推上熱潮。

AI人才招聘當(dāng)前現(xiàn)狀如何？未來將呈現(xiàn)什么趨勢？招聘生態(tài)有何痛點(diǎn)？對(duì)此，科銳國際輪值CEO曾誠近日接受證券時(shí)報(bào)記者專訪時(shí)表示，千萬元以上薪酬招聘并非行業(yè)常態(tài)，往往只出現(xiàn)在少數(shù)頭部公司且多是特定窗口期的個(gè)別案例。這一舉動(dòng)恰恰說明，AI人才競爭正在從通用能力轉(zhuǎn)向場景落地，當(dāng)具身智能進(jìn)入關(guān)鍵拐點(diǎn)，企業(yè)爭奪的，已不只是人才本身，而是那些能夠推動(dòng)技術(shù)真正落地、并定義未來格局的關(guān)鍵少數(shù)。

她同時(shí)預(yù)計(jì)，2026年AI產(chǎn)業(yè)鏈招聘熱度結(jié)構(gòu)性持續(xù)，不會(huì)再是“所有AI崗位都熱”，而是“該熱的更熱，不該熱的自然降溫”，進(jìn)入“理性繁榮”新階段。

三類AI崗位的薪酬具有明顯溢價(jià)

證券時(shí)報(bào)記者：咱們觀察到的當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)鏈的招聘態(tài)勢如何？

曾誠：從科銳國際數(shù)據(jù)中臺(tái)的實(shí)時(shí)監(jiān)測來看，當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)鏈的招聘需求確實(shí)保持著旺盛態(tài)勢，且AI人才需求呈現(xiàn)三個(gè)較明顯的變化：一是圍繞垂直行業(yè)模型的優(yōu)化和多模態(tài)能力的升級(jí)，企業(yè)在核心算法與模型工程化人才上的投入大幅增加。像大模型算法工程師、算法研究員，以及能實(shí)現(xiàn)模型部署和性能優(yōu)化的工程師，這類崗位的需求長期處于高位，招聘難度也相對(duì)較大。

二是隨著具身智能和人形機(jī)器人進(jìn)入規(guī)模化驗(yàn)證階段，相關(guān)前沿崗位迅速成為招聘熱點(diǎn)。比如， VLA/L4/世界模型方向，具身智能算法工程師、多模態(tài)融合算法專家，還有機(jī)器人智能控制方向的人才，以前這類崗位需求比較零散，現(xiàn)在已經(jīng)成為企業(yè)爭奪的重點(diǎn)，薪資溢價(jià)也很明顯。

三是AI加速向?qū)嶓w行業(yè)深度滲透，特別是智能體的落地,帶動(dòng)了行業(yè)應(yīng)用側(cè)崗位的需求增長。企業(yè)招人更青睞既懂技術(shù)又懂業(yè)務(wù)的復(fù)合型人才，比如智能體開發(fā)工程師、AI解決方案架構(gòu)師等。與此同時(shí)，能把技術(shù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)價(jià)值、精準(zhǔn)洞察不同場景用戶需求的AI產(chǎn)品經(jīng)理和產(chǎn)品解決方案專家，也成了市場上稀缺的關(guān)鍵崗位。

此外，隨著AI在企業(yè)核心業(yè)務(wù)場景中的應(yīng)用越來越深，企業(yè)對(duì)模型可靠性、數(shù)據(jù)質(zhì)量和業(yè)務(wù)安全的重視程度也明顯提升，這也帶動(dòng)了數(shù)據(jù)治理、AI安全評(píng)估與合規(guī)審核等崗位的熱度持續(xù)上升。

證券時(shí)報(bào)記者：AI產(chǎn)業(yè)鏈招聘的薪酬水平是否出現(xiàn)明顯上漲？

曾誠：整體來看，AI產(chǎn)業(yè)鏈薪酬水平并非全面上漲，核心漲幅集中在稀缺賽道和核心崗位，優(yōu)秀人才跳槽薪資漲幅普遍集中在20%—30%之間，企業(yè)對(duì)關(guān)鍵技術(shù)與領(lǐng)軍型崗位則表現(xiàn)出更大的薪酬彈性。

真正有明顯溢價(jià)的，主要集中在三類崗位：第一類是多模態(tài)與具身智能方向，尤其是兼具算法、系統(tǒng)、控制能力的復(fù)合型人才，相關(guān)核心崗位的薪酬溢價(jià)顯著；大模型算法資深專家年薪處于100萬—200萬元之間，AI Agent技術(shù)高級(jí)工程師年薪在40萬—70萬元之間。

第二類是模型工程化與規(guī)?；渴鸱较颍唵握f就是能把實(shí)驗(yàn)室里的模型，真正落地到實(shí)際業(yè)務(wù)中、穩(wěn)定運(yùn)行的工程人才，這類人才需求旺盛，薪酬漲幅也很突出。

第三類是“技術(shù)+行業(yè)+產(chǎn)品”的復(fù)合型角色，比如AI產(chǎn)品經(jīng)理、解決方案架構(gòu)師，這類人才既要懂技術(shù)，又要懂行業(yè)業(yè)務(wù)，還能對(duì)接商業(yè)需求，薪酬水平也在持續(xù)走高。例如AI產(chǎn)品高級(jí)經(jīng)理薪酬可達(dá)80萬—100萬元。

AI產(chǎn)業(yè)招聘熱度保持高位但增速趨穩(wěn)

證券時(shí)報(bào)記者：您預(yù)測2026年AI產(chǎn)業(yè)鏈的招聘熱度是否會(huì)持續(xù)，還是趨于平穩(wěn)，或者是有所降溫？判斷依據(jù)是什么？

曾誠：我認(rèn)為2026年AI產(chǎn)業(yè)鏈招聘熱度結(jié)構(gòu)性持續(xù)，整體保持高位但增速趨穩(wěn)，有望進(jìn)入“理性繁榮”新階段。無論是在中國，還是在全球主要經(jīng)濟(jì)體，AI都已經(jīng)被放在核心競爭力的位置。政策、資本和產(chǎn)業(yè)資源的持續(xù)投入，決定了這不會(huì)是一個(gè)短周期的熱點(diǎn)。從技術(shù)本身來看，人工智能仍然處在代際演進(jìn)的早期階段。多模態(tài)大模型、具身智能、AI for Science這些方向已經(jīng)取得了一些初步成果，但離真正成熟還有很長一段路要走。只要技術(shù)還在快速演進(jìn)，對(duì)高質(zhì)量人才的需求就不會(huì)停。

同時(shí)，AI正在各行各業(yè)加速滲透。過去主要集中在互聯(lián)網(wǎng)、金融這些數(shù)字化程度高的領(lǐng)域，但現(xiàn)在正加速向制造、能源、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療等實(shí)體行業(yè)滲透。每一個(gè)傳統(tǒng)行業(yè)的數(shù)字化、智能化升級(jí)，背后都會(huì)形成持續(xù)、穩(wěn)定的人才需求。

但從趨勢上看，未來不會(huì)再是“所有AI崗位都熱”，而是“該熱的更熱，不該熱的自然降溫”。對(duì)企業(yè)和人才來說，這其實(shí)都是一件好事。

證券時(shí)報(bào)記者：對(duì)企業(yè)和人才是一件好事，如何理解？您如何評(píng)價(jià)當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)鏈招聘生態(tài)？

曾誠：我認(rèn)為當(dāng)前AI產(chǎn)業(yè)鏈的招聘生態(tài)正在從早期的高熱度、強(qiáng)情緒，進(jìn)入一個(gè)更偏理性、也更具結(jié)構(gòu)性的階段。一方面，人才需求開始回歸價(jià)值導(dǎo)向。過去一段時(shí)間，市場上確實(shí)存在過“只要跟AI沾邊就搶人”的情況，但現(xiàn)在企業(yè)越來越清楚，真正決定競爭力的不是崗位數(shù)量，而是人才是否能支撐業(yè)務(wù)落地。這種變化，正在推動(dòng)招聘從“拼噱頭”轉(zhuǎn)向“拼能力”，對(duì)整個(gè)產(chǎn)業(yè)是一次必要的糾偏。

人才結(jié)構(gòu)正在升級(jí)，復(fù)合型能力成為主流方向。企業(yè)已經(jīng)很少再單點(diǎn)招聘只懂算法或只懂業(yè)務(wù)的人，而是更需要既理解技術(shù)原理，又能對(duì)接行業(yè)場景、具備產(chǎn)品意識(shí)的復(fù)合型人才。某種意義上，這也推動(dòng)了人才從傳統(tǒng)的“T 型”結(jié)構(gòu)，向多維度的“兀型”結(jié)構(gòu)演進(jìn)，這對(duì)提升整個(gè)AI產(chǎn)業(yè)的人才質(zhì)量是長期利好。

敏捷用工形態(tài)正在從補(bǔ)充選項(xiàng)變成戰(zhàn)略工具。這是我們近兩年非常明顯的觀察。隨著AI技術(shù)迭代加快，企業(yè)很難用傳統(tǒng)編制去覆蓋所有高端能力需求，于是越來越多公司開始通過項(xiàng)目制專家、獨(dú)立顧問等方式，引入關(guān)鍵能力。這種模式一方面降低了企業(yè)的人力成本和試錯(cuò)風(fēng)險(xiǎn)，另一方面也為資深的專家人才提供了更靈活、多元的職業(yè)路徑。以我們服務(wù)的一家跨界進(jìn)入AI產(chǎn)業(yè)鏈的公司為例，我們基于對(duì)創(chuàng)始人所進(jìn)入賽道包括他本人的深度了解， 通過業(yè)務(wù)與組織診斷，幫助創(chuàng)始人梳理業(yè)務(wù)發(fā)展方向和關(guān)鍵人才需求，沒有說按照常規(guī)去吸引和挖獵行業(yè)頂尖人才，這從時(shí)間周期和成本來說都不適合這個(gè)賽道和這個(gè)企業(yè)的實(shí)際情況的，而是讓創(chuàng)始人將產(chǎn)品設(shè)計(jì)、研發(fā)、供應(yīng)鏈、海外營銷等關(guān)鍵模塊拆解為項(xiàng)目任務(wù)，支持他3個(gè)月內(nèi)快速組建起跨領(lǐng)域?qū)＜覉F(tuán)隊(duì)，形成“核心創(chuàng)始人+外部專家網(wǎng)絡(luò)”的敏捷組織，大幅縮短產(chǎn)品開發(fā)周期，目前產(chǎn)品即將率先登陸海外市場，實(shí)現(xiàn)從0到1的突破。

建議“搶人”轉(zhuǎn)向“育人+用人”并重

證券時(shí)報(bào)記者：偏理性、更具結(jié)構(gòu)性的AI產(chǎn)業(yè)招聘生態(tài)，是否也有需要注意的風(fēng)險(xiǎn)？

曾誠：當(dāng)前的招聘生態(tài)確實(shí)更趨理性，但也存在一些需要警惕的風(fēng)險(xiǎn)。一是高端人才過度集中，中小企業(yè)“一將難求”。頂尖AI人才被頭部大廠及明星初創(chuàng)公司壟斷，中小企業(yè)的人才獲取難度提升，可能在一定程度上削弱產(chǎn)業(yè)整體的創(chuàng)新活力，甚至形成“頭部主導(dǎo)”的格局。

二是企業(yè)偏好“即插即用”，初級(jí)人才成長空間被壓縮。不少企業(yè)在招聘時(shí)明顯傾向8年以上經(jīng)驗(yàn)的資深人才，而對(duì)1—3年的初級(jí)人才投入不足。同時(shí)部分企業(yè)缺乏完善的人才培養(yǎng)體系，挖來人才后無法提供合適的發(fā)展平臺(tái)，導(dǎo)致人才流失率居高不下。如果長期缺乏系統(tǒng)化培養(yǎng)機(jī)制，未來可能出現(xiàn)人才斷層的問題。

三是短期逐利心態(tài)上升，存在資源錯(cuò)配風(fēng)險(xiǎn)。部分企業(yè)和個(gè)人過度關(guān)注短期薪酬回報(bào)，而忽視長期能力建設(shè)和業(yè)務(wù)價(jià)值創(chuàng)造，一旦市場環(huán)境變化，容易形成“高成本、低產(chǎn)出”的局面。

證券時(shí)報(bào)記者：針對(duì)這種情況，您有什么建議？

曾誠：對(duì)產(chǎn)業(yè)生態(tài)而言，建議建立更開放的人才流動(dòng)機(jī)制，鼓勵(lì)大廠人才向中小企業(yè)、傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)流動(dòng)，通過人才共享、技術(shù)顧問等模式，讓AI能力更廣泛地賦能實(shí)體經(jīng)濟(jì)。對(duì)企業(yè)而言，建議從“搶人”轉(zhuǎn)向“育人+用人”并重，一方面通過靈活用工、獨(dú)立顧問等方式快速獲取稀缺能力，另一方面加大內(nèi)部培養(yǎng)投入，建立“AI+業(yè)務(wù)”的復(fù)合型人才培養(yǎng)體系，同時(shí)要反向驗(yàn)證，用真實(shí)業(yè)務(wù)問題來定義崗位，保持理性招聘，完善人才培養(yǎng)和留存體系。

招聘企業(yè)一定要把需求想清楚，再開始招人。很多企業(yè)最大的誤區(qū)，是“看到別人招，我也得招”，但并沒有想清楚這個(gè)崗位到底是為了解決什么問題。是技術(shù)卡住了？產(chǎn)品需要突破？還是已經(jīng)到了商業(yè)落地的關(guān)鍵階段？如果這個(gè)問題沒想明白，即便把人招進(jìn)來，最后也很容易變成“人很貴，但不知道該干什么”。

高端人才不一定一開始就要“買斷”。對(duì)于非常稀缺、級(jí)別又高的人才，其實(shí)完全可以通過項(xiàng)目制、顧問制先合作一段時(shí)間。這樣既能驗(yàn)證能力和匹配度，也能降低企業(yè)一次性投入的風(fēng)險(xiǎn)。在瘋狂搶成熟人才的同時(shí)，企業(yè)也需要建立一套識(shí)別高潛人才的機(jī)制。有些人未必現(xiàn)在就“能打硬仗”，但學(xué)習(xí)能力強(qiáng)、系統(tǒng)思維好、對(duì)技術(shù)和業(yè)務(wù)都有熱情，這類人一旦給到合適的環(huán)境，成長速度往往超出預(yù)期。

對(duì)人才而言，應(yīng)構(gòu)建“Π型”能力結(jié)構(gòu)，一定要有一條足夠深的技術(shù)縱軸，比如算法、系統(tǒng)、工程中的某一個(gè)方向；同時(shí)，也要橫向去理解行業(yè)、業(yè)務(wù)、產(chǎn)品，知道技術(shù)最終是用來解決什么問題的。單點(diǎn)能力很容易被替代，但連接能力會(huì)越來越值錢。同時(shí)，保持動(dòng)手與思考的平衡，既要能躬身入局寫代碼、跑實(shí)驗(yàn)，也要能跳出技術(shù)，思考行業(yè)趨勢、用戶價(jià)值和商業(yè)本質(zhì)。